计算机专业/AI专业，真的能年薪百万吗？2023年专业应该怎么选

人工智能包含哪些专业？

现代化AI专业在我国的教育体系还不够完善，仍处在起步阶段

未来的AI和计科的融合不可避免

「AI浓度」浓度越高与AI相关性越强

1.人工智能专业 浓度100%

完美契合我们的要求，但可遇不可求，因为 19年才在215所高校设立，其中60所双一流（28%）

即使是顶尖高校的AI专业，大多数也没有特别完善的教学体系，这也是近十年为什么有那么多AI方向的人才到美国深造的原因

作为人工智能两次风口所在地，美国的AI学科体系建立非常完善，教育资源是蓝星独一档的

不过随着我国的重视头部院校的AI专业已经不比美国差多少了

2.计算机 数据科学 应用统计学 运筹学 智能技术及类似专业 浓度80%

3.自动化 计算科学 数学 通信 微电子 材料（芯片）60%

目前的AI芯片，比如NPU是非常有前景的，华为、Intel、NVIDIA都在加大研发力度，同时芯片也是国家今后的重点战略方向，是AI生态中必不可少的部分

4.社会学、神经学、语言学、生物学、化学 20%

基本上属于曲线救国的程度

社会学中的关系挖掘与很多算法应用相关

神经学不解释

语言学中涉及到的词法分析、语法分析等则是AI领域自然语言处理的基础

生物学、化学等则较为广泛的用到了很多统计分析方法，也会应用到很多AI相关的模型进行研究

在院校选择上首推清华X院 南大人工智能学院 北大AI研究院和中科院自动化所 这四个地方的学科建设水平目前是国内最高的，当然报考难度都很大

除了这四所之外，其他院校的专业设置也都各有优势，大家可以自行挑选

AI的具体划分方向见之后的视频，但各个方向的底层都是相通的

选了AI专业并想在本科或研究生阶段打下基础一定要重视高数 线性代数 概率论与数理统计

真的可以年薪百万吗？

能但很难

因为媒体的mislead大家总是关注帕累托分布的前20%，陷入了幸存者偏差陷阱

真正难点 入行和选择

入行：

目前AI算法岗需要985研究生或同档学历起步，最好还得是专业对口，这点就可以刷掉99%的人

符合要求...进大厂的又是少部分人

少部分人里最终只有极少数人能够在职场快速适应并完成技术沉淀

幸运地完成两次晋升或跳槽后，才有可能在毕业五年左右后达到百万年薪

还有华为天才少年这个档次的，如b站稚晖君，但这样的人小厂招不起，大厂每年个位数

大多也都来自于业界有名的实验室、清华姚班、中科院少年班这样的特殊培养体系

像up这样的普通从业者，70w是分水岭，也是绝大多数人工作5年内能达到的年薪上限

在一二线城市很不错了，除了加班多点其他都可以接受

唯一缺点 竞争激烈且入行门槛越来越高

互联网 35岁分水岭

选择：

企业刚起飞时（e.g.14年的头条18年的b站）选择AI核心岗位与方向，快速拿到期权，大概率财务自由

如果达不到，那么在有一定的专业素养的基础上合适时机加入合适公司合适部门从事合适方向也是有机会百万年薪的

难

人生时时刻刻面临选择，没有人知道当下选择对错

做好成本、风险与期望的平衡，然后义无反顾地走下去，我们能做的只是尽可能收集信息

人工智能专业该不该选？

AI行业40+年历史（参见BV1w5411P7Vo）

此处分析基于最近10年内，不代表100%准确

你为什么想学这个专业？

钱？兴趣？理想？（我：理想和兴趣，其次钱）

AI分为两种，民用（人脸识别算法推荐等常见的）/非民用（应用领域较窄的场景，例えば学术航天军事国防etc.）

前者需要全日制院校对口专业毕业方可从事，且收入普遍高于后者，但后者可以亲身为国家和人类贡献自己的力量

都是为了个人，没有哪个更好的说法

不管哪个都要热爱+坚持

学习枯燥，数学、统计、编程都需要大量练习和积累，数以年计，只有保持热情才能从一而终完成既定目标，实现自我价值

up：本科专业甚至非理工科，因为兴趣开始自学，从高数线代到优化理论，从编程原理到cpp，花了一年多时间，历经坎坷才成功转行，那时对于行业收入没有概念，全凭热爱在坚持

不管读了什么专业，永远不要小瞧自己的自学能力

如何自学参见思维论与人工智能合集

高考完想选 很好的起点 此时应该看四年或者七年后AI行业的发展预期 考研则2-3年

（但是由于专业不是很成熟和需要大量基础，本人建议高考生尤其是零基础小白先学其他计算机相关专业）

本质上这其实是一种学业轨迹与行业周期的对赌，你需要更加关注的是每年的校招岗位、需求等信息的变化

如果技术爆发能够跟上产业红利，则风口会一直保持，人才供不应求

如果像20世纪下半叶一样陷入停滞，那么整体行业组员将不再增长，转而走向内卷化的终局，即收入分化严重、工作压力递增

我国现在AI行业的发展比较乐观，因为国家战略、应用场景、技术前景

说白了需要熟读理论的同时能用AI来解决不同领域现实问题的人，内卷只集中在中低层的单一赛道上

提高自身能力并培养独特竞争力才是未来你们所需要考虑的

last but not least，人一定要认清自己的能力，不能因为赚钱多少而自我膨胀，妄自菲薄

其他行业的详细分析参见取景框看世界《专业》系列